Site-based climate-smart tree species selection for forestation under climate change
Notice bibliographique
Résumé
Global climate change threatens ecosystem functions and resilience, prompting large-scale planting initiatives to mitigate its impacts. To ensure new plantations are adaptive to future climates, it is crucial to consider climate mismatches resulting from climate change when selecting tree species. However, current research is all species-based, which is not effective for species selection across species at specific plantation sites. Our research developed a novel site-based approach that can identify optimal tree species for specific planting sites under projected future climates. We evaluated the feasibility and effectiveness of this method across 10 representative sites in diverse climatic zones in China based on climate niche projections for 100 key tree species. Our findings demonstrated the necessity and effectiveness of this approach, which can select a suit of suitable tree species tailored for any potential planting site across China under different climate change scenarios. For instance, at Tibet Dongjiu Forest farm, Aibes densa and Quercus pannosa currently showed high suitability scores above 0.8 (on a scale of 0–1). However, by the 2080s, Aibes densa 's suitability was projected to drop to 0.25, while Quercus pannosa was expected to maintain its suitability. Conversely, Quercus aquifolioides currently had a low suitability of 0.08, but it was projected to increase to 0.74 by the 2080s. These findings demonstrate the importance of using this approach to avoid selecting the wrong species or overlooking potentially suitable species. In addition, our simulation analysis suggests that a dataset of 40–50 species is necessary to ensure that most planting sites can identify 2–3 suitable species. This advancement significantly enhances the precision and effectiveness of tree species selection strategies for local practitioners, offering vital insights for forestry, conservation, and ecological restoration projects. These results highlight the tremendous potential and practical applicability of our site-based approach in enhancing forestry adaptation and ecological functions in response to global climate change. • A site-based approach was developed to identify optimal species for future climates. • The method was evaluated at 10 sites with climate niche projections for 100 species. • The approach effectively identified species tailored for any planting site. • A dataset with 40-50 species is necessary to ensure effective species selection. • Our approach enhances the effectiveness of tree selection strategies for tree planting projects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».